具有跨模态交互和自适应融合的多模态互补学习网络，用于人脸伪造检测

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Multi-modality complementary learning network with cross-modality interaction and adaptive fusion for face forgery detection

智能电网Cyber-Physical系统（SGCPS）因融合计算、通信与物理要素而提升能效，但复杂性加剧网络安全风险，如乌克兰电网遭多次攻击事件所示。本文提出基于联邦学习的多特征融合时间卷积网络（TCN）入侵检测系统，结合LSTM-β-TCVAE模型实现梯度压缩，在保障数据隐私前提下实现跨区域SGCPS协同建模，有效识别DoS、报文抑制等威胁，实验验证优于现有方法。

　　智能电网是现代能源系统的重要组成部分，其核心在于将先进的计算、通信和物理过程紧密结合，以实现对电力生成、分配和消费的优化管理。这种高度集成的系统架构使得智能电网能够实时响应需求变化，提高能源利用效率，同时增强电网的自愈能力，确保在自然灾害或系统故障发生后能够快速恢复。此外，智能电网还促进了可再生能源的高效接入，为现代电力系统的可持续发展提供了坚实的技术支撑。然而，随着智能电网技术的不断进步，其面临的安全挑战也日益严峻。特别是，针对电力系统的网络攻击可能造成严重的后果，如设备损坏、停电以及连锁反应引发的大范围黑市。

在过去的几年中，许多研究致力于解决智能电网中的网络安全问题，其中人工智能驱动的入侵检测系统成为重点发展方向。传统的方法通常依赖于基于签名的检测机制，这种机制在面对未知攻击时表现不佳。相比之下，基于机器学习的方法，尤其是深度学习技术，能够更好地识别复杂的攻击模式。然而，这些方法在实际应用中仍面临诸多挑战，包括数据隐私保护、计算资源限制以及实时处理的需求。因此，研究者们正在探索更加高效、安全的解决方案，以应对智能电网日益复杂的网络威胁。

本文提出了一种创新的策略，旨在增强智能电网网络系统（SGCPS）在面对多样化的网络威胁时的安全性。我们设计了一种全面的入侵检测系统，该系统基于深度学习模型，融合了时间卷积网络（TCN）与多特征整合技术，以实现对多种网络威胁的准确识别。此外，我们还引入了一种新的联邦学习框架，使多个SGCPS能够在不共享原始数据的前提下，共同开发一个全面的入侵检测模型，从而保障数据隐私。更为重要的是，我们结合了一种梯度压缩技术，利用LSTM-β-TCVAE模型，在联邦学习过程中提升并保护模型参数的安全性。

该研究的主要创新点体现在三个方面。首先，我们开发了一种适用于SGCPS的深度学习入侵检测系统，该系统通过时间卷积网络与多特征融合技术，能够高效识别多种网络威胁，包括但不限于母线故障保护、断路器故障保护以及拒绝服务（DoS）和消息阻断攻击。这些攻击类型在智能电网的实际运行中具有较高的发生频率和破坏性，因此，能够及时识别并响应这些威胁对保障电网安全至关重要。

其次，我们建立了一种新的联邦学习框架，使多个SGCPS能够在分布式环境下协同构建入侵检测模型。这一框架的关键优势在于，它允许每个参与的SGCPS独立管理其数据操作，从而避免了数据泄露的风险。在实际应用中，数据通常由多个分布在不同地理区域的节点生成，并由不同的管理实体进行维护。联邦学习能够在不共享原始数据的前提下，实现对全局模型的训练，从而有效解决数据隐私保护的问题。这种分布式的方法不仅提升了模型的安全性，还降低了网络传输的带宽需求，为智能电网的网络安全防护提供了可行的技术路径。

第三，我们设计了一种基于LSTM-β-TCVAE模型的梯度压缩策略，用于增强和保护模型参数在训练过程中的安全性。该策略通过优化梯度的传输方式，减少了数据传输量，同时保持了模型的识别能力。在联邦学习框架中，梯度的传输是模型训练的关键环节，因此，如何在保证模型性能的同时，确保梯度数据的安全性成为研究的重要方向。我们提出的梯度压缩方法不仅提升了模型训练的效率，还增强了对抗攻击和数据泄露的能力，为智能电网的网络安全防护提供了更加可靠的保障。

为了验证所提出方法的有效性，本文进行了系统的实验评估。实验涵盖了多个方面，包括数据集的选择、模型训练的环境配置以及性能评估指标的设定。我们选择了多个具有代表性的数据集，涵盖了不同类型的网络攻击，以确保模型在面对多样化的威胁时具有良好的泛化能力。同时，我们设计了多种实验场景，以模拟实际运行环境中的各种挑战，如数据稀疏性、通信延迟以及不同区域的协同训练需求。

在实验过程中，我们首先对模型的性能进行了基准测试，将其与现有的入侵检测方法进行了比较。结果表明，所提出的深度学习模型在识别多种网络威胁方面具有显著的优势，特别是在处理复杂攻击模式时表现出更高的准确性和鲁棒性。此外，我们还评估了联邦学习框架在不同数据分布和通信条件下的表现，发现该框架在保证数据隐私的同时，能够有效提升模型的识别能力，为智能电网的网络安全防护提供了更加灵活和可扩展的解决方案。

最后，我们对模型的训练过程进行了详细分析，探讨了梯度压缩技术对模型参数安全性和训练效率的影响。实验结果表明，该技术能够在减少数据传输量的同时，保持模型的识别性能，从而有效降低训练过程中的安全风险。同时，我们还分析了模型在不同攻击场景下的表现，发现其在面对未知攻击时具有较强的适应能力，这为智能电网的网络安全防护提供了重要的理论依据和技术支持。

综上所述，本文提出的解决方案在多个方面具有显著的创新性和实用性。通过融合深度学习与联邦学习技术，我们不仅提升了入侵检测系统的性能，还有效解决了数据隐私保护的问题。梯度压缩技术的应用进一步增强了模型的安全性，为智能电网的网络安全防护提供了更加全面的保障。未来，随着智能电网技术的不断发展，网络安全问题将变得更加复杂和严峻，因此，持续的研究和创新对于提升智能电网的安全性至关重要。我们相信，本文提出的方法能够为智能电网的网络安全防护提供有力的支持，并为相关领域的研究者提供新的思路和方向。